第三章 R&D投入与技术创新绩效：研发投入增长并不必然导致产业赶超

一 问题的提出

作为衡量经济投入产出效率的重要指标，全要素生产率（TFP）被广泛应用。在当前我国生产要素成本不断增加、资源环境约束持续加紧、国际市场竞争进一步加剧的背景下，依赖低成本要素投入支撑的传统工业发展模式已经难以为继，提高生产效率对我国工业转型和升级具有重要的现实意义。因此，探究影响TFP的因素及其作用机制的理论意义不言而喻。

在促进TFP提升的诸多因素中，研究和开发（R&D）常被寄予厚望。自20世纪90年代以来，中国的R&D资源投入，无论是经费规模还是科技活动人员数量，都呈现出了极快的增长。“十一五”期间，全社会R&D经费支出年均增长23.8%，高于“十五”期间年均增速5.3个百分点。“十一五”末，中国R&D总经费规模为1043.2亿美元，是2006年的2.4倍，成为仅次于美国和日本的世界第三大国；R&D人员数量占世界总量的23.6%，位居世界第一[1]。2011年，中国R&D经费支出比上年增长21.9%，占国内生产总值的1.83%。因此，如果以R&D的投入规模衡量，中国已经成为全球最重要的研发投资国之一，研发对生产效率的促进效果理应非常显著。然而，越来越多的研究发现中国20世纪90年代中期后，TFP保持较快增长，但之后TFP增速明显放缓。郑京海等（2008）发现1978—1995年间，中国TFP的平均增速是3.3%，但在1995—2005年间降至1.9%。帕金斯和罗斯基（Perkins & Rawski，2008）和章上峰（2011）等也得出20世纪90年代以后生产率下降的结论。另有研究认为中国经济增长在很大程度上还是依靠要素驱动，大部分行业仍停留在以低技术为主要特征的“中国制造”阶段，也证明了中国TFP仅为经济增长作出了有限的贡献（郭庆旺等，2005；吴延瑞，2008）。

图3-1 大中型工业企业主要科技投入指标（单位：亿元、万人年）

通过上述事实和相关研究的对比，不难发现中国R&D投资成倍增长与TFP增速放缓构成了一对矛盾，不妨称之为“R&D投资成倍增加—TFP增速下降”悖论[2]。不仅如此，这一悖论在工业经济中同样存在。一方面，近年来工业行业R&D投入增长迅速。2000—2010年，大中型工业行业R&D经费内部支出年均增长28.5%，2010年达到3446.2亿元，是2000年的11倍之多（参见图3-1）[3]。另一方面，新近的研究越来越多地揭示出近年来中国工业TFP增速趋缓的现象。刘舜佳、王耀中（2010）对2001—2006年我国36个5 位代码的工业部门面板数据的研究发现，与资本、劳动和中间投入的弹性系数相比，各部门TFP普遍较低，平均值仅为0.3%，全部工业部门TFP的平均贡献甚至为-9.6%。相似的研究中，李胜文、李大胜（2008）对1986—2005年工业细分行业的研究也发现中国工业TFP增长呈现由慢到快，进而停滞，然后又缓慢回升的特点[4]。

一个自然而然的研究问题是：为什么R&D投入的大幅增长并没有如预期的那样促进TFP增速的提高？对于这个问题，可以有诸多的理论解释。比如，R&D投资的边际效率服从递减规律；或者随着技术机会的减小，生产效率进一步改善的空间逐渐变小。但是这些解释都是理论假说，缺乏足够的经验证据加以佐证。要充分解释上述悖论，需要回答如下两个重要且相关的实证问题：一是影响TFP的因素有哪些？二是这些因素影响TFP的机制是什么？这正是本文关注的问题。

在影响TFP的因素方面，除了一般地认为R&D会推动技术进步进而影响TFP之外，越来越多的研究还证实了要素市场扭曲、对外贸易、FDI、市场竞争甚至企业所有权结构都是影响TFP的重要因素（参见罗德明等，2012；Mary et al.，2007；Suyanto et al.，2009；简泽，2011）[5]。对R&D与TFP关系的文献，研究者主要基于R&D经费投入的两面性[6]（Cohen & Levinthal，1990），利用行业、地区或者企业层面的数据进行实证检验（李宾，2010；李燕萍等，2012）[7]。这些研究主要采用简约化方法，即在控制其他因素的情况下，研究R&D与TFP之间的数量关系，对研究结论难以进行理论解释。按照新增长模型，人力资本对经济增长的贡献同样重要。令人感到奇怪的是，对于同样被认为是促进内生技术进步重要引擎的人力资本对中国TFP的影响，国内外的研究都较为分散，对于其作用机制的规范分析则几近空白。

总体来看，现有研究对于决定TFP因素的研究已经比较深入，实证研究进一步推进的方向是在数据可获得的基础上，选择适合的变量和模型以最大程度地减少选择偏误或遗漏变量导致的估计偏差。相比之下，对于R&D投入影响TFP机制的研究则明显不足，目前仍未得到解答的问题至少包括：R&D经费与人力资本之间存在什么关系？一个行业R&D增加是否会对关联行业的TFP产生影响？这种影响是否存在行业差异？我们认为，只有解答这几个方面的问题，才能对我国R&D投入与TFP之间的关系给出具有说服力的解释。

本章基于2000—2010年中国大中型工业企业数据，拟从以下几方面对现有研究进行扩展：第一，现有研究R&D溢出效应的文献只是分析了上游企业R&D的增加影响下游企业的TFP，下游企业的R&D对上游企业生产率的影响却一直被忽略。本章在分析框架中引入行业间R&D溢出效应，并将其区分为前、后两个方向。因此，相比现有文献，本章能够更为全面地研究R&D对TFP的作用机制。第二，新经济增长理论指出R&D和人力资本都是促进生产效率的重要因素，然而现有研究中国工业TFP影响因素的文献常常将这两个变量“人为地”分开（李小平等，2006；张海评，2005），鲜有研究综合考虑R&D与人力资本对工业TFP的影响。从实证研究的角度看，如果R&D和人力资本都是决定TFP的重要因素，那么在计量回归分析中仅考虑其中之一就可能造成因重要变量缺失而损害估计结果的一致性和有效性的问题。为了避免这样的实证问题，本章在实证研究中考虑人力资本与R&D变量的交互作用，这样便将人力资本、R&D投资和溢出纳入统一的框架之内。第三，本章采用两步系统GMM的方法研究R&D与人力资本对TFP的作用，有助于提高估计结果的可信度。GMM模型相比于现有实证研究普遍采用的固定效应或随机效应面板数据模型，能更为有效地控制变量内生性对估计结果的影响。此外，本章还考虑了被解释变量自回归项的影响，将静态分析扩展到了动态，以判断TFP的跨期效应，增强模型的信息量。

本章以下部分的结构安排如下。第二节构建理论框架，并定义前向和后向R&D溢出变量，为后文研究R&D对TFP的影响做准备。第三节和第四节分别是数据处理及分析方法说明和实证结果分析。第五节总结全章并分析其政策含义。